现如今，数字孪生技术不只应用在制造业，它已经彻底进入了物联网，人工智能和数据分析的融合世界。随着更复杂的“事物”与生成数据的能力联系在一起，拥有数字等同物使数据科学家和其他IT专业人员，能够以最高效率优化部署虚拟场景。
什么是数字孪生?
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生技术已经扩展到包括建筑物，工厂甚至城市等大型项目，有人说流程可以拥有数字孪生，从而进一步扩展了这一概念。这个想法首先出现在NASA：早期太空舱的完整模型在地面上用于镜像和诊断轨道中的问题，最终被全数字模拟所取代。
但在Gartner将“数字孪生”列为2017年十大战略技术趋势之一后，这个名词才真正流行起来。Gartner表示，数字孪生是物理事物或系统的动态软件模型，它依赖传感器数据。
三到五年内，数以亿计的物件将由数字孪生呈现。一年后，Gartner再次将数字孪生列为主要趋势，并预测，到2020年，估计有210亿个连接的传感器和终端，数字孪生将在不久的将来存在于数十亿个事物中。”
本质上，数字孪生是一种计算机程序，它将有关物理对象或系统的真实数据作为输入，并将生成的数据作为输出，预测或模拟物理对象或系统将如何受到这些输入的影响。
数字孪生如何工作?
数字孪生的诞生是由专家(通常是数据科学或应用数学专家)建立的。这些开发人员研究了被模仿的物理对象或系统基础的物理学，并使用该数据开发了数学模型，以模拟数字空间中的真实世界。
数字孪生的构造使其可以接收来自传感器的输入，这些传感器从真实世界的数据。这使数字孪生可以实时地仿真物理对象，在这个过程中可以洞察性能和潜在问题。数字孪生也可以根据其物理对应物的原型进行设计，在这种情况下，数字孪生可以在产品精制时提供反馈。在构建任何物理版本之前，数字孪生甚至可以自己作为原型。
数字孪生实例
这里有两个数字孪生的例子——汽车和货船——让您了解潜在应用。飞机引擎、火车、轮船和涡轮机等物体，可以在实际生产之前进行数字化设计和测试。这些数字孪生也可用于帮助维护操作。例如，技术人员可以在应用物理孪生之前，使用数字孪生胎对某件设备的建议修复进行测试。
数字孪生业务应用程序存在于多个领域：
- 制造业是数字孪生部署最广泛的领域，工厂已经在使用数字孪生来模拟其流程，正如德勤的案例研究
- 汽车数字孪生之所以成为可能，是因为汽车已经装有遥测传感器，但是随着越来越多的自动驾驶汽车上路，完善技术将变得更加重要。
- 医疗保健是产生上述数字孪生的领域。创可贴大小的传感器将健康信息发送回数字孪生，用于监视和预测患者的健康状况。
- 数字孪生和物联网
显然，物联网传感器的爆炸式增长使数字孪生成为可能。随着物联网设备的完善，数字孪生方案可以包含较小和较不复杂的对象，这给企业带来了额外的好处。
数字孪生可用于根据可变数据预测不同的结果。这类似于科幻电影中经常出现的运行模拟场景，其中在数字环境中证明了可能的场景。借助额外的软件和数据分析，数字孪生通常可以优化IoT部署以实现最高效率，并帮助设计人员在实际部署之前确定应该去的地方或操作方式。
数字孪生可以复制物理对象的次数越多，发现效率和其他好处的可能性就越大。例如，在制造过程中，仪器越高的设备越多，数字孪生可能会更准确地模拟设备随时间的运行情况，从而有助于预测未来的性能和可能的故障。
数字孪生供应商
建立数字孪生非常复杂，目前还没有标准化的平台。从事该领域工作的Ian Skerrett，其背后拥有悠久的开放源代码历史，他提出了一个数字孪生平台的框架，这只是第一步，因为这一领域还处于萌芽阶段。
与许多新兴技术相比，商业数字孪生产品实际上来自该领域的一些最大公司。例如，通用电气(GE)在内部开发了数字孪生技术，作为喷气发动机制造过程的一部分，现在向客户提供专业知识。
另一家大规模与制造的工业巨头西门子(Siemens)也是如此。为了不被这些工厂供应商超越，IBM正在营销“数字孪生”，作为其物联网计划的一部分，微软也在Azure的保护伞下推出了自己的数字孪生平台。
数字孪生与预测孪生
“数字孪生”可以包括设备说明，3D渲染以及设备中所有传感器的详细信息。它不断生成模拟现实生活选择的传感器读数。”
Puri写道，可预测孪生“为设备的未来状态和行为建模”。“这是基于来自其他设备的历史数据，这些数据可以模拟故障和其他需要注意的情况。”
作为其数字孪生计划的一部分，Microsoft正在采用该概念并将其应用于除物理产品之外的流程中。 在白皮书中，Microsoft提出了数字处理孪生的想法：
微软表示：“流程清单是数字化转型的下一个阶段，使整个工厂和供应链中的产品数字孪生受益更多。”相关的白皮书重点强调了一些先进的制造场景。
数字孪生的好处
数字孪生可以实时查看物理资产的情况，从而从根本上减轻维护负担。雪佛龙公司正在为其油田和炼油厂推出数字孪生技术，预计将节省数百万美元的维护费用。西门子表示，使用数字孪生对尚未制造的物体进行建模和原型设计，可以减少产品缺陷并缩短产品上市时间。
但请记住，Gartner警告称，“数字孪生并非刚需，可能会增加复杂性。”对于特定的商业问题而言，数字孪生可能存在成本、安全性、隐私和集成等方面的问题。”
数字孪生技能
有兴趣成为数字孪生专业人士吗?这些技能要求很高，并且需要机器学习，人工智能，预测分析和其他数据科学功能方面的专业知识。这就是大公司在此领域挂出招牌的原因之一：可能聘请顾问团队比提升内部员工的技能更为合理。
